SATOR: 샘플 적응형 토큰 선택 기반 Point Cloud 객체 분류
- 공인석
- 공간정보공학과
- 2026년 05월 26일
- #Computer Vision #Point Cloud
SATOR: Backpropagation-Free 3D Test-Time Adaptation via Sample-Adaptive Token Routing
SATOR는 실환경에서 발생하는 Noise와 분포 변화 환경에서도 안정적인 3D Point Cloud 객체분류를 수행하기 위한 Test-Time Adaptation 기법이다. Token 간 관계를 기반으로 Noise Token을 탐지 및 제거하여, 추가 학습 없이도 높은 정확도와 빠른 추론 속도를 달성한다.